用Anaconda安装Tensorflow-GPU,并与PyCharm相结合,极简实用教程(一)
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发布时间：2024-10-03 22:59
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时间：2024-10-11 23:22
深度学习的基石TensorFlow，对于Python学习者来说，安装和配置环境常常是一道难题。本文将提供一套简明实用的教程，帮助你在Windows系统下，通过Anaconda快速安装Python和TensorFlow，并与PyCharm结合使用。
选择工具时，考虑到理论学习和通用性，推荐选择大众化的Anaconda，它能简化学习过程。对于代码编写，Jupyter Notebook和PyCharm都有其优势。本文将分为两部分：第一部分讲述如何在Windows上安装Anaconda，以及如何在Anaconda环境中安装TensorFlow-GPU，特别关注与PyCharm的整合。
1. 从Anaconda官网下载免费版，选择Windows系统并安装Python 3.7，安装过程中注意路径选择，避免包含空格。首次启动Anaconda时，需通过桌面图标完成初始化设置。
2. 在Anaconda Prompt中，创建新的Python环境（命名为“gpu”），安装Python和TensorFlow-GPU。激活环境后，还需安装ipykernel和相关包，如ipython、jupyter等，以及Keras以支持高级深度学习操作。
3. 接着，启动Jupyter Notebook，确保选择正确的kernel（即我们安装的“gpu”），并测试安装是否成功。最后，安装一些科学计算基础包，如numpy、scipy等。
第一部分的教程旨在让你在Anaconda和TensorFlow-GPU的配合下，顺利进行深度学习的实践。后续将推出《用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（二）》，满足不同编程习惯的需求。
学习深度学习的同时，推荐阅读《Deep Learning》一书，深入理解背后的数学原理。祝你在学习路上顺利！
用Anaconda安装Tensorflow-GPU,并与PyCharm相结合,极简实用教程(一)
3. 接着，启动Jupyter Notebook，确保选择正确的kernel（即我们安装的“gpu”），并测试安装是否成功。最后，安装一些科学计算基础包，如numpy、scipy等。第一部分的教程旨在让你在Anaconda和TensorFlow-GPU的配合下，顺利进行深度学习的实践。后续将推出《用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，...
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